おぅ？
有意水準5％で帰無仮説棄却できる可能性が出てきたぞ？
もっともっと標本数増やして、気合で分散させないようにしていけば、あるいは。
注釈：
基本的に、母集団の分散が既知でない実験において、
標本数(つまり実験回数)を増やしていくと、
分散は自ずと増える。
ガーッ
帰無仮説というのは、
ふたつの標本集団に有意な差は無いという仮定である。
当然自分の研究結果が意味のあるものだとしたいなら
この帰無仮説を棄却できるような結果が必要となる。
詳しく述べると、
夕輝の研究テーマは複数ソルバによる最適値探索なので、
計算機実験としては、
単独のソルバだけを利用した実験結果Aと
複数のソルバを利用した実験結果Bを出して、
AよりBの方が優れてるね！スゴイね！
となれば良いわけだ。
Aの平均値とBの平均値を比べると、
Bの方がちょっとだけ優れてるけど、
それは本当にすぐれているのか？
というのを証明するために、
実は一緒という仮定を立てて、それを棄却することで証明する。
ここで、有意水準というのがあって、
有意水準5％というのは、
"5％の確率で有意が差が無い"という結論を導いたことになる。
(つまり95％の確率で有意な差がある)
ぶっちゃけ25％ってのは論外。
我々の世界では、有意水準は大体5％である。
(物理学とかあっちの世界は1％、社会学とかそっちの方は10％を使う)
気合と
回数をこなして最も都合の良いデータだけを引用するという裏技を
使いながら、がんばらねばならぬのだ。
(捏造じゃないよ。実際にデータは出てるんだもの。)
都合の悪いの踏みつぶす、はい、はい、はいはいはい
あるある探検隊あるある探検隊。
有意水準5％で帰無仮説棄却できる可能性が出てきたぞ？
もっともっと標本数増やして、気合で分散させないようにしていけば、あるいは。
注釈：
基本的に、母集団の分散が既知でない実験において、
標本数(つまり実験回数)を増やしていくと、
分散は自ずと増える。
ガーッ
帰無仮説というのは、
ふたつの標本集団に有意な差は無いという仮定である。
当然自分の研究結果が意味のあるものだとしたいなら
この帰無仮説を棄却できるような結果が必要となる。
詳しく述べると、
夕輝の研究テーマは複数ソルバによる最適値探索なので、
計算機実験としては、
単独のソルバだけを利用した実験結果Aと
複数のソルバを利用した実験結果Bを出して、
AよりBの方が優れてるね！スゴイね！
となれば良いわけだ。
Aの平均値とBの平均値を比べると、
Bの方がちょっとだけ優れてるけど、
それは本当にすぐれているのか？
というのを証明するために、
実は一緒という仮定を立てて、それを棄却することで証明する。
ここで、有意水準というのがあって、
有意水準5％というのは、
"5％の確率で有意が差が無い"という結論を導いたことになる。
(つまり95％の確率で有意な差がある)
ぶっちゃけ25％ってのは論外。
我々の世界では、有意水準は大体5％である。
(物理学とかあっちの世界は1％、社会学とかそっちの方は10％を使う)
気合と
回数をこなして最も都合の良いデータだけを引用するという裏技を
使いながら、がんばらねばならぬのだ。
(捏造じゃないよ。実際にデータは出てるんだもの。)
都合の悪いの踏みつぶす、はい、はい、はいはいはい
あるある探検隊あるある探検隊。
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